基于RBF网络故障检测的多系统组合定位研究

多系统组合定位是舰艇导航发展的方向,但误信息融入组合计算可能导致定位出现误差。根据多系统组合定位原理,将RBF网络故障检测法引入多系统组合定位中,以实现对定位信息源的故障检测。仿真表明,基于RBF网络的联邦滤波故障检测方法可以有效地检测出组合中输入导航源故障信号,从而有效地提高组合导航定位能力。     

基于层次滤波器结构的卫星故障检测隔离

随着GPS/SINS组合导航系统应用领域的拓展,GPS完好性问题越来越受到关注。为快速有效地检测隔离GPS卫星慢变故障,提出一种层次滤波器结构,采用伪距量测的滤波算法,基于该结构完成了SINS/GPS组合导航算法和故障检测隔离算法的设计。以4颗星为例,仿真验证该方案不仅可以准确检测隔离慢变故障,而且可以使用未受故障卫星污染的滤波器继续进行导航解算。     

容错式闭环反馈惯性／卫星组合系统设计

为了实现高动态载体运动参数的实时测量,设计容错式闭环反馈惯性/卫星组合系统,给出了容错式闭环反馈组合系统的结构和组合算法的实现时序。对抗干扰能力较强的H∞滤波算法在惯性/卫星组合系统滤波估计中的应用进行了研究,设计了相应的算法。仿真结果表明了所设计的组合结构及其算法能有效地改善载体位置和速度的测量精度,提高测量系统的可靠性,给后期的工程实现提供了有效的算法和依据。     

组合导航计算机容错技术研究

基于 SINS/CNS/GNSS 组合导航计算机,提出了一种容错设计的组合导航计算机。 首先,介绍了组合导航计算机容错设计的主要目的和设计思路,提出了容错组合导航计算机结构原理;其次,基于硬件元件功耗不同,设计了不同的硬件容错方法;然后,在硬件容错方法基础上设计了 N 版本程序方法和恢复块方法,实现了软件容错;最后,从导航源利用情况和组合导航计算机可用性两个方面对设计的容错导航计算机和传统导航计算机进行比较。实际应用结果表明,相对于传统导航计算机,设计的容错组合导航计算机可以有效检测隔离故障,提高组合导航计算机的可靠性和可用性。     

基于修正Rodrigues参数的鲁棒滤波算法在组合导航中的应用

组合导航的观测量常会因外界复杂环境的干扰,出现滤波精度下降的现象。提出一种基于修正Rodrigues参数的鲁棒滤波算法,利用修正Rodrigues参数来重新构造组合导航姿态表达,通过引入HUBER鲁棒策略实现抑制观测量干扰等问题。在捷联惯导/卫星组合导航仿真例子中,比较了传统基于四元数的滤波算法、基于修正Rodrigues参数的滤波算法及其鲁棒化滤波算法,仿真实验结果表明算法具有计算量低和抑制外部干扰等效果,证明了算法的有效性。     

一种GPS/INS组合导航缺星情况下的方法研究

为了提高GPS/INS组合导航系统在卫星信号缺失情况下的导航精度,采用基于伪距、伪距率的非线性紧组合模型,利用虚拟卫星法构造虚拟观测量,与真实观测量一起参与滤波。针对非线性滤波应用中的问题,采用强跟踪滤波原理和均方根策略对CKF进行改进。通过仿真实验,验证了改进算法和虚拟卫星法的可行性,在卫星信号缺失情况下可以提高导航精度,提高了组合导航适应复杂环境的能力。     

一种多卫星组合导航系统的算法研究

本文通过对多种卫星导航定位系统的研究,提出了一种多卫星组合导航定位的算法.该组合导航系统能够提高卫星导航信息的安全性,且在单一系统无法定位时,仍能利用其他卫星导航系统提供定位服务,大大提高了卫星导航系统的可靠性及系统的精度.     

基于IMM-EKF的高动态“北斗”导航信号频率估计算法

高动态环境下的"北斗"导航信号含有较大的多普勒频率及其变化率,传统锁相环(PLL)在跟踪时难以保证较高的跟踪精度.在分析高动态环境下"北斗"信号模型的基础上,提出了一种基于交互式多模型-扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)的自适应滤波算法,对载波相位及其高阶分量进行估计.IMM-EKF采用多个跟踪模型来解决滤波过程中单个模型不准确的问题,并结合改进的Sage-Husa自适应算法,在线估计和修正过程噪声及测量噪声的统计特性,增强了滤波的稳定性.仿真结果表明,IMM-EKF相比于PLL和EKF,估计精度更高,算法稳定性更强.     

SINS/CNSSAR组合导航系统设计与高性能算法研究

在吸收SINS、CNS和SAR三者优点的基础上,设计了SINS/CNS/SAR组合导航系统,建立了该组合导航系统的非线性数学模型;然后,在研究抗差自适应滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波算法和自主导航多源信息融合算法.将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR自主导航系统中进行计算仿真,并与Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波比较,结果表明:提出的新算法不仅解算精度明显高于Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波算法,而且可靠性好,能提高组合导航系统的精度.     

基于mean-shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限,结合mean-shift算法和粒子滤波跟踪算法解决了目标遮挡的问题.实验结果表明,该算法能在保证多目标跟踪效果的同时减少跟踪的时间,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.